在Python中,将DataFrame转换为List可以通过多种方式实现,具体取决于你想要转换的数据结构。以下是一些常见的方法,并附带了示例代码: 将整个DataFrame的所有值转换为一个扁平化的列表: 使用values.flatten().tolist()方法可以将DataFrame的所有值转换为一个一维的List。 python import pandas as pd # 创建一个示例Dat...
import pandas as pd # df1 数据 df1 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '丁柳', '小丽', '小红'], '语文': [66, 77, 87, 89, 70, 91], '数学': [77, 66, 53, 78, 22, 90], '英语': [44, 55, 88, 66, 65, 71] }) list_name = list(set(df1.loc[...
python将dataframe转换为list dataframe转换成string 转换为字符串类型 tips['sex_str'] = tips['sex'].astype(str) 1. 转换为数值类型 转为数值类型还可以使用to_numeric()函数 DataFrame每一列的数据类型必须相同,当有些数据中有缺失,但不是NaN时(如missing,null等),会使整列数据变成字符串类型而不是数值型...
把a列的元素转换成list：# ⽅法1df['a'].values.tolist() # ⽅法2df['a'].tolist()把a列中不重复的元素转换成list：df['a'].drop_duplicates().values.tolist()输⼊⼀维dataframe：df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])转换成list[list]：df.values.to...
import pandas as pd>>>df= pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9],'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})>>>df['a'].values.tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 9] or you can just use>>>df['a'].tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7...
所以读取文件用pandas事半功倍,读取进来的是Dataframe格式,可以继续使用pandas进行数据处理,当然如果想要转化为二维list格式,也有一种便捷的做法: 一行代码解决问题 只需一步,就把Dataframe格式的数据转化为二维的list。遍历其实也能转化,但是增加了代码量。
import pandas as pd>>>df= pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9],'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})>>>df['a'].values.tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 9] or you can just use>>>df['a'].tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7...
pandas中dataframe数据转为python的基本数据结构list 内容概要: dataframe是pandas中的一种数据类型 list是python的基本数据结构,两者之间可以进行转化 代码示例: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame( data={ "A":1.0, "B":pd.Timestamp("20220121"), "C":pd.Series(1,index=list(ra...
DataFrame计算非常方便,现需要按列名作键,列值为键值,并存放在List中。查资料找到to_dict()函数可以实现,需要带参数:“records” DataFrame的to_dict()参数及用法如下: 1、DF_Data.to_dict() # 列标题作为外层dict键值,索引作为内层dict键值 2、DF_Data.to_dict('list') # 列标题是外层 ...
1、输入一维的dataframe import pandas as pd import os os.chdir("./') company_names = pd.read_excel("官网公布_检测单位名单.xlsx") 1. 2. 3. 4. 2、将一维的dataframe转换成list的方法 company_names_li = company_names.values.tolist() ...